تحسين ودمج مخرجات نمذجة الموضوع (BERTopic، LDA، وما إلى ذلك) في إطار تصنيف قائم على النظرية للمخطوطات الأكاديمية. يُستخدم عند معالجة نتائج نمذجة الموضوع التي تحتاج إلى دمج الموضوع أو التصنيف النظري أو الاحتفاظ بمجال معين أو معالجة الفئات المتعددة أو التحقق من البيانات أو تحديثات Excel بالتسميات النهائية.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي q-topic-finetuning بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: tyrealq/q-skills.
Fine-tune topic modeling outputs into consolidated, theory-driven topic frameworks for academic manuscripts.
Preservation Rules (Customize per Domain) Identify what should NEVER be merged based on theoretical importance:
Theoretical Framework (Template) Replace with your relevant framework:
تحسين ودمج مخرجات نمذجة الموضوع (BERTopic، LDA، وما إلى ذلك) في إطار تصنيف قائم على النظرية للمخطوطات الأكاديمية. يُستخدم عند معالجة نتائج نمذجة الموضوع التي تحتاج إلى دمج الموضوع أو التصنيف النظري أو الاحتفاظ بمجال معين أو معالجة الفئات المتعددة أو التحقق من البيانات أو تحديثات Excel بالتسميات النهائية. المصدر: tyrealq/q-skills.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/tyrealq/q-skills --skill q-topic-finetuningتحسين ودمج مخرجات نمذجة الموضوع (BERTopic، LDA، وما إلى ذلك) في إطار تصنيف قائم على النظرية للمخطوطات الأكاديمية. يُستخدم عند معالجة نتائج نمذجة الموضوع التي تحتاج إلى دمج الموضوع أو التصنيف النظري أو الاحتفاظ بمجال معين أو معالجة الفئات المتعددة أو التحقق من البيانات أو تحديثات Excel بالتسميات النهائية. المصدر: tyrealq/q-skills.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/tyrealq/q-skills --skill q-topic-finetuning بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/tyrealq/q-skills